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闫旭隆
@ -0,0 +1,344 @@
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{
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"query": "什么是RAG系统？",
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"answer": "RAG系统，虽然在提供的信息中没有直接提及，但根据检索到的相关信息，我们可以推断RAG系统可能与软件系统或网络系统的评估、测试、监控以及风险管理有关。以下是对RAG系统可能含义的综合解释：\n\n### 事件信息概述\n\n1. **HoloInsight**：蚂蚁集团推出的云原生技术平台，集数据采集、洞察分析、智能告警等功能，用于帮助用户观测软件技术栈与业务状态。\n2. **DeepFlow**：云杉网络发布的基于eBPF的指标、追踪、日志采集工具，通过智能标签技术实现数据的全关联和高效存取。\n3. **Nightingale（夜莺）**：滴滴推出的一体化监控、可视化、数据分析系统，与云原生生态紧密集成，结合了可观测性最佳实践。\n4. **DolphinScheduler**：Analysys发布的分布式任务调度系统，具备监控和告警功能，用于任务执行和故障排查。\n5. **东营市公共数据授权运营暂行管理办法**：东营市政府发布的管理办法，涉及数据授权运营的规范和管理。\n6. **模型训练**：在机器学习和人工智能领域，指使用数据训练算法以提高预测准确性和性能的过程。\n7. **平台运维功能需求**：可能指的是对运维工具或平台的功能需求分析和设计。\n8. **测试评估**：涉及模型验证、混沌工程等，用于评估系统的性能、稳定性和安全风险。\n9. **风险评估**：通过辨识和分析风险、威胁、资源、脆弱性及其相互作用的结果来评估关键资源所面临的风险等级，并提出风险处置建议。\n10. **故障树分析（FTA）**：一种特殊的风险分析方法，通过逻辑因果关系图来分析可能导致顶事件发生的所有可能原因和原因组合，进而计算顶事件发生的概率和底事件重要度。\n\n### 段落信息概述\n\n1. **故障场景随机能力**：评估应用系统对特定故障场景的时间随机能力，通过不同等级评分来衡量系统在不同时间点下对故障场景的应对能力。\n2. **风险评估模型**：通过计算严重度、发生频率/可能性和识别难易程度的乘积来评估风险分值，从而确定风险优先级和提出风险处置建议。\n3. **混沌工程**：在进行混沌工程前，利用风险评估方法对资源和业务系统进行风险分析，以便在实验中重点检测风险分值较高的资源和业务系统。\n\n### 结合以上信息的综合理解\n\nRAG系统可能是一个综合性的风险评估、测试、监控和优化系统，旨在帮助用户或组织全面理解和管理其软件系统、网络系统乃至更广泛的业务运行环境中的风险。它可能包含了以下几个核心功能：\n\n- **故障场景随机能力评估**：通过量化不同时间点下系统对特定故障场景的随机能力，帮助企业识别和优化系统在不同条件下的稳定性。\n- **风险评估与管理**：利用风险评估模型来识别关键风险场景，量化风险等级，并制定相应的风险处置策略，确保业务连续性和稳定性。\n- **混沌工程准备**：在进行混沌工程前，利用风险评估方法提前识别和优先考虑高风险等级的资源和业务系统，以便在实验中针对性地检测和优化。\n\n因此，RAG系统可能是一个集成了故障场景评估、风险量化与管理、以及混沌工程准备等多功能于一体的系统或框架，旨在提升系统的健壮性和应对未知挑战的能力。",
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"query_complexity": {
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"is_complex": true,
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"complexity_level": "complex",
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"reason": "这是一个复杂查询，需要生成多方面的多个子查询来回答。用户询问的是关于RAG系统的定义，这可能涉及到系统设计、应用领域、工作原理等多个方面。为了全面回答，可能需要查询多个来源，包括但不限于系统架构、应用场景实例、技术原理等。"
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},
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"is_complex_query": true,
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"iterations": 0,
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"total_passages": 13,
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"sub_queries": [
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"什么是RAG系统？",
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"什么是RAG系统？"
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],
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"decomposed_sub_queries": [
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"什么是RAG系统？",
|
||||
"什么是RAG系统？"
|
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],
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"sufficiency_check": {
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"is_sufficient": true,
|
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"confidence": 0.9,
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"reason": "事件信息和段落信息包含了回答查询所需的关键内容...",
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"iteration": 0
|
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},
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"is_sufficient": true,
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"supporting_facts": [
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||||
[
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"Fact_1",
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||||
"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态"
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||||
],
|
||||
[
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||||
"Fact_2",
|
||||
"进行测试评估模型验证。"
|
||||
],
|
||||
[
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||||
"Fact_3",
|
||||
"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取"
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||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_4",
|
||||
"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用"
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||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_5",
|
||||
"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_6",
|
||||
"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。"
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||||
],
|
||||
[
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||||
"Fact_7",
|
||||
"进行模型训练。"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_8",
|
||||
"平台运维功能需求。"
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"Fact_9",
|
||||
"完善测试评估方法与规则。"
|
||||
],
|
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[
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"Fact_10",
|
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"制定分布实施计划"
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],
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"completion_tokens": 735,
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"total_tokens": 2524
|
||||
},
|
||||
"total_usage": {
|
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"prompt_tokens": 4440,
|
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"completion_tokens": 889,
|
||||
"total_tokens": 5329,
|
||||
"call_count": 4
|
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},
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"model_name": "qwen2-7b-instruct",
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"has_last_usage": true,
|
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"has_total_usage": true
|
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}
|
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},
|
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"all_documents": [
|
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{
|
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"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"metadata": {
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"node_id": "837914fd192ce24405e505d00bacfc4e7d67581c480a792eab1735ae40034a53",
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"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"page_content": "滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"page_content": "故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"进行测试评估模型验证。",
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"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"进行模型训练。",
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"平台运维功能需求。",
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"完善测试评估方法与规则。",
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"制定分布实施计划",
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"故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。混沌工程前利用BCM 中的RA 方法进行自检的价值：建立对业 务运行环境的整体认识，了解业务连续运行所面临的各类潜在风险因 素，识别影响业务大范围中断的关键风险场景；分析各业务系统运行 所面临的首要风险场景，识别风险发生的可能性，并定性描述可能造 成的损失；根据风险评估结果，对关键风险场景提出风险管控措施， 对于处置后仍在不可接受范围内的残余风险提出进一步处置策略，可 围绕评估出的关键风险场景，在专项预案编制过程中有针对性的进行 应急处置流程设计，同时可以作为混沌工程实验的重点。 ### 3.FTA 故障树是一种特殊的倒立树状的逻辑因果关系图。故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）是以一个不希望发生的产品故障事件或灾害性危险事件即顶事件作为分析的对象，通过由上向下的严格按层次 的故障因果逻辑分析，逐层找出故障事件的必要而充分的直接原因，画出故障树，最终找出导致顶事件发生的所有可能原因和原因组合，在有基础数据时可计算出顶事件发生的概率和底事件重要度。  1961 年, FTA 由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。"
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